'dict_values(['', '', '', '', '', '', '', '', ''])'如何获得[]

时间: 2023-09-27 16:05:49 浏览: 134
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python迭代dict的key和value的方法

可以使用列表推导式，将字典的 `values` 转换为列表，并且去除空字符串: ```python d = {'key1': '', 'key2': '', 'key3': '', 'key4': '', 'key5': '', 'key6': '', 'key7': '', 'key8': '', 'key9': ''} values_list = [v for v in d.values() if v != ''] print(values_list) # 输出: [] ``` 或者使用 `filter` 函数过滤空字符串: ```python d = {'key1': '', 'key2': '', 'key3': '', 'key4': '', 'key5': '', 'key6': '', 'key7': '', 'key8': '', 'key9': ''} values_list = list(filter(lambda v: v != '', d.values())) print(values_list) # 输出: [] ``` 在上述两种方法中，`values_list` 都会得到一个空列表 `[]`。
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dict_values转换字符串

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TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'dict_values' and 'int'

这个错误通常是因为你在代码中使用了一个字典的 values() 方法，将其...这个代码片段中，my_dict.values() 返回一个字典值的视图，然后使用 sum() 函数将其转换为一个数值的总和，最后除以字典的长度得到平均值。

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'dict_values'

这个错误通常是因为尝试将一个整数和一个 dict_values 对象相加而引起的。dict_values 是一个字典视图对象，它包含字典中的所有值，但它本身并不是一个列表或元组，因此不能直接进行数值计算。 如果你想将字典...

解释loss_dict_reduced = utils.reduce_dict(loss_dict) losses_reduced = sum(loss for loss in loss_dict_reduced.values())

这行代码用于计算一个总的loss值。...然后我们通过loss_dict_reduced.values()获取所有loss值，使用sum()函数将它们累加起来，得到最终的losses_reduced值。这个值可以用于计算梯度并更新神经网络参数。

list_num = [] list_num_count = 0 dict_num ={} #从文件读入,文件第一行为集合中元素的个数,以后每一行为一个元素 list_num_count = int(open('input.txt','r').readline()) for line_num, line in enumerate(open("input.txt",'r')): if line_num > 0: list_num += line.split() #将读到的元素加入的字典中 for item in list_num: if dict_num.has_key(item): dict_num[item] += 1 else: dict_num.setdefault(item,1) pass #找到出现次数最多的那个数,找到重数 dict_sort_by_top = {} top_value = 0 for valus in dict_num.itervalues(): if valus> top_value: top_value = valus pass #根据重数找到众数...这是因为考虑到可能有多个元素有相同多的重数 the_pop_num = 0 the_pop_num_count = 0 for keys,values in dict_num.iteritems(): if values == top_value: print 'the pop num is %s,and the appear num is %s' % (keys,values) the_pop_num = keys the_pop_num_count = values #输出到文件,第一行为从数,第二行为重数 write_line = '%s\n%s' %(the_pop_num, the_pop_num_count) open("output.txt",'w').write(write_line)

3. 通过 enumerate() 函数遍历文件中的每一行，当行号大于 0 时，将该行使用 split() 函数分隔开，将得到的数字添加到 list_num 列表中。 4. 遍历 list_num 列表，将其中的数字统计到 dict_num 字典中，如果字典中...

ground_true_values = [ res_date_dict[key][1] for key in sorted_days ]什么意思

dict中按照日期排序后得到的日期列表sorted_days，依次取出每个日期key，然后找到对应日期key的value（假设为一个列表），将该列表中的第二个元素（假设为ground truth值）取出来，存储到另一个列表ground_true_...

def update(self, transition_dict): states = torch.tensor(transition_dict['states'], dtype=torch.float).to(self.device) actions = torch.tensor(transition_dict['actions']).view(-1, 1).to( self.device) rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'], dtype=torch.float).to(self.device) dones = torch.tensor(transition_dict['dones'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) q_values = self.q_net(states).gather(1, actions) # Q值 # 下个状态的最大Q值 max_next_q_values = self.target_q_net(next_states).max(1)[0].view( -1, 1) q_targets = rewards + self.gamma * max_next_q_values * (1 - dones ) # TD误差目标 dqn_loss = torch.mean(F.mse_loss(q_values, q_targets)) # 均方误差损失函数 self.optimizer.zero_grad() # PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0 dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数 self.optimizer.step() 解释

首先，从transition_dict中获取训练样本的各个部分，包括states（状态）、actions（动作）、rewards（奖励）、next_states（下一个状态）和dones（终止标志）。将它们转换为torch.tensor对象，并将其移动到指定的...

'odict_values' object is not subscriptable报错

其中，my_dict是一个字典，values_list是将my_dict的值转换为列表后得到的结果，value是列表中的第一个元素。 另外，如果你只需要访问字典中的第一个值，可以使用以下代码： python value = next(iter(my_dict....

解释losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())

具体来说，loss_dict.values() 返回一个由字典中所有值组成的视图对象，然后通过迭代这个视图对象，将其中的每个值存储在变量 loss 中，并计算它们的和。这个过程使用了 Python 的生成器表达式，即 (loss for ...

with torch.cuda.amp.autocast(enabled=scaler is not None): loss_dict = model(images, targets) losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())

最后一行代码losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())对损失字典中的所有损失项进行求和，得到总的损失值losses。这个总的损失值通常用于反向传播和更新模型参数。 需要注意的是，上述代码片段中的...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 smi = smi_list[submol_idx] count_dict[smi] = count counts =[count_dict.values()] total_count =sum(count_dict.values()) freq =[num / total_count for num in counts]针对这段代码分别将列表的值除以其总和

counts = list(count_dict.values()) total_count = sum(counts) freq = [num / total_count for num in counts] 这里首先将字典中的值（即出现次数）提取出来，存储在列表 counts 中。然后使用 sum() 函数...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 smi = smi_list[submol_idx] count_dict[smi] = count total_count =sum(count_dict.values()) print(total_count) counts =[count_dict.values()] print(counts) freq =[ct / total_count for ct in counts]针对这段代码用字典的值除以total_count

这段代码是用来计算分子库中每个子结构出现的频率的。在计算频率时，使用了字典的值除以...在计算频率时，代码通过将count_dict的值列表除以total_count来得到每个子结构的出现频率。最后，这些频率存储在freq列表中。

def actor_combination_statistics(): wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws1 = wb['电影信息统计'] ws2 = wb.create_sheet('演员组合参演统计') actor_comb_dict = {} for row in ws1.iter_rows(min_row=2, values_only=True): actors = row[3].split(',') for i in range(len(actors)): for j in range(i + 1, len(actors)): actor_comb = tuple(sorted([actors[i], actors[j]])) if actor_comb not in actor_comb_dict: actor_comb_dict[actor_comb] = [1, [row[1]]] else: actor_comb_dict[actor_comb][0] += 1 actor_comb_dict[actor_comb][1].append(row[1]) if len(actors) >= 3: actor_combList = [] for i in range(len(actors)): for j in range(i + 1, len(actors)): for k in range(j + 1, len(actors)): actor_comb = tuple(sorted([actors[i], actors[j], actors[k]])) actor_combList.append(actor_comb) if len(actor_combList) >= 2: actor_combList1 = sample(actor_combList, 2) for actor_comb1 in actor_combList1: if actor_comb1 not in actor_comb_dict: actor_comb_dict[actor_comb1] = [1, [row[1]]] else: actor_comb_dict[actor_comb1][0] += 1 actor_comb_dict[actor_comb1][1].append(row[1]) else: for actor_comb in actor_combList: if actor_comb not in actor_comb_dict: actor_comb_dict[actor_comb] = [1, [row[1]]] else: actor_comb_dict[actor_comb][0] += 1 actor_comb_dict[actor_comb][1].append(row[1]) ws2['A1'] = '演员组合' ws2['B1'] = '演员组合参演电影数量' ws2['C1'] = '演员组合参演电影列表' row_num = 2请详细地解释上述代码

1. 首先，通过 openpyxl 库中的 load_workbook 方法读取 Excel 表格文件，得到一个 Workbook 对象，并将第一个工作表赋值给 ws1 变量，同时创建一个名为 演员组合参演统计 的新工作表，并将其赋值给 ws2 ...

s = input().split() score_dict = {'James':91, 'Daniel':75, 'Jane':88, 'Mary':100, 'Ann':60,'Sarah':82} for i in range(len(s) // 2): key = s[2*i] val = int(s[2*i + 1]) if val >= 60: score_dict[key] = val print("%.2f"%(sum(score_dict.values()) / len(score_dict)))

4. 最后使用 sum() 函数求出所有学生的总成绩，再除以班级人数（即 score_dict 字典中的元素个数）得到平均分，并使用 print() 函数输出。 需要注意的是，输出的平均分使用了格式化字符串 %.2f，表示输出...

把这段代码import math from collections import defaultdict corpus =["二价 二价 二价 四价 预约", "四价 四价 四价 九价 预约", "九价 九价 九价 九价 预约"] words = [] for sentence in corpus: words.append(sentence.strip().split()) # 进行词频统计 def Counter(words): word_count = [] for sentence in words: word_dict = defaultdict(int) for word in sentence: word_dict[word] += 1 word_count.append(word_dict) return word_count word_count = Counter(words) # 计算TF(word代表被计算的单词，word_dict是被计算单词所在句子分词统计词频后的字典) def tf(word, word_dict): return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf(word, word_count): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count) p = 1 for word_dict in word_count: print("part:{}".format(p)) p += 1 for word, cnt in word_dict.items(): print("word: {} ---- TF-IDF:{}".format(word, tfidf(word, word_dict, word_count))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count)))中计算idf的def idf(word, word_count)部分改成自定义输入权重[1，2，3]得到最终的改进后的TF-IDF值，请帮我改进一下代码

return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf...

翻译 def parse_token(org_token, replace_token_fileds, data:dict): de_token = aes_de(org_token).decode() for key, val in json.loads(de_token).items(): # print(key) # print(type(data)) if key in replace_token_fileds and key in data.keys(): data[key] = val # print(type(val)) for sec_key, values in data.items(): if isinstance(values, dict): sec_data = parse_token(org_token, replace_token_fileds, values) data[sec_key] = sec_data return data

if isinstance(values, dict): sec_data = parse_token(org_token, replace_token_fields, values) data[sec_key] = sec_data return data 这个函数的功能是解析一个token，并将其中的字段值替换到给定的...

优化这段代码：def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

coord_matrix = np.array([(demand.x_coord, demand.y_coord) for demand in model.demand_dict.values()] + [(vehicle.x_coord, vehicle.y_coord) for vehicle in model.vehicle_dict.values()]) for i in ...

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